〇劉海龍，谷口忠大，Deep Sparse Autoencoderによる人間運動情報からの高次特徴量抽出，計測制御自動学会 第19回 創発システムシンポジウム ポスター講演(2013) Poster No.:P8, Paper PP.:26, (2013.8.31–9.2@大阪)

Abstract:

本稿では人間の身体運動の情報処理に注目する．人間の身体運動情報は高次元データであると共に，観測された時系列データだけでは意味付けや分節化が困難な連続データである．Deep Learning はデータから高次特徴量を抽出することが出来ると考えられており，これらより本稿ではDeep Sparse Autoencoder(DSAE) というDeep learning モデルを用いることを提案し，高次元の人間運動情報から低次元の高次特徴量を抽出することを目指す．